利用Redis环形过滤器获取有效数据
随着互联网和移动应用的发展，数据量呈现越来越庞大的趋势，其中大量的数据都是无效数据。为了避免这些无效数据带来的负面影响，我们需要一种有效的数据过滤方法。Redis环形过滤器是一种高效、可扩展、快速的数据过滤方法。本文将介绍Redis环形过滤器的原理和如何利用它获取有效数据。
一、Redis环形过滤器的原理
Redis环形过滤器是一种基于布隆过滤器的数据结构，它的原理是将要过滤的数据散列到一个位数组中。每个元素都是一个二进制位，位的数量可以达到亿级别。当一个元素被加入过滤器中时，将相应的位设置为1。当一个元素被查询时，如果所有的位都是1，则说明该元素可能存在，但也有可能不存在（这是由于散列冲突所导致的）。如果有任何一个位是0，则说明该元素一定不存在。由于哈希冲突，有时候可能会产生误判，但极少。因此，Redis环形过滤器被广泛用于估算数据集合的近似大小并过滤不必要的查询。
二、Redis环形过滤器的使用
为了利用Redis环形过滤器获取有效数据，我们需要在Redis中创建一个环形过滤器，并向其中添加要过滤的数据。创建环形过滤器的代码如下：
127.0.0.1:6379> CF.RESERVE myfilter 0.001 1000000OK
这行代码创建了一个名为“myfilter”的Redis环形过滤器，错误率为0.001，过滤器大小为1000000位。接下来我们可以使用以下命令向过滤器中添加数据：
127.0.0.1:6379> CF.ADD myfilter 'hello'(integer) 1
这行代码将一条字符串“hello”添加到名为“myfilter”的过滤器中。如果字符串已经存在于过滤器中，数字1将返回。否则，数字0将返回。
当我们添加完数据后，可以使用以下命令查询过滤器中是否存在某个元素：
127.0.0.1:6379> CF.EXISTS myfilter 'hello'(integer) 1
这行代码查询名为“myfilter”的过滤器中是否存在一条字符串“hello”。如果该元素存在于过滤器中，数字1将返回。否则，数字0将返回。
三、如何利用Redis环形过滤器获取有效数据
利用Redis环形过滤器获取有效数据的方法如下：
Step 1：将要过滤的数据添加到Redis环形过滤器中。
Step 2：从数据源中获取数据并进行初步筛选，筛选出可能是有效数据的数据。
Step 3：查询Redis环形过滤器，如果查询结果是1，则说明该数据可能是有效数据；如果查询结果是0，则说明该数据一定不是有效数据。
Step 4：将查询结果为1的数据存储到数据库中，查询结果为0的数据丢弃。
下面给出一个示例代码，如何利用Redis环形过滤器获取有效数据：
import redisimport hashlib# 连接Redis服务r = redis.StrictRedis(host='127.0.0.1', port=6379, db=0)# 创建过滤器r.execute_command('CF.RESERVE', 'myfilter', '0.001', '1000000')# 添加数据r.execute_command('CF.ADD', 'myfilter', 'hello')r.execute_command('CF.ADD', 'myfilter', 'world')# 数据源data_source = ['hello', 'python', 'world', 'Redis']# 获取可能是有效数据的数据candidate_data = []for>香港服务器首选树叶云，2H2G首月10元开通。树叶云（www.IDC.Net）提供简单好用，价格厚道的香港/美国云和独立服务器。IDC+ISP+ICP资质。ARIN和APNIC会员。成熟技术团队15年行业经验。
redis中的zadd是啥意思
redis是一个key-value存储系统。 和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。 这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。 在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。 与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。 区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。
机器视觉光源
机器视觉光源是机器视觉系统极为关键的部分之一，直接影响图片质量的好坏，关系到系统的成败，其重要性无论如何强调都不过分。 机器视觉系统的核心部分是图像的采集（如何得到一幅好的图片）和图像的处理（如何找到最优效率、最准确的算法）所有的信息均来源于图像，图像质量对整个视觉系统极为关键。 目前视觉行业中用于图像处理的软件，大多只是一些图像处理软件公司提供的软件包。 在处理软件性能差异很微小的情况下，如何稳定、连续的获取好的图片将直接决定系统的稳定性。 而获得更好的图片的途径：根据工件的特性和现场的环境，通过打光实验，进行准确的光源选择，进而保证获取图片的稳定性和连续性。 所以照明系统是及其视觉系统最为关键的部分之一，直接关系到系统的成败，其重要性无论如何强调都是不过分的。 机器视觉中的光源主要起到如下的作用：1、照亮目标，提高亮度2、形成有利于图像处理的效果3、克服环境光干扰，保证图像稳定性4、用作测量的工具或参照物一幅好的图像应该具备如下条件：1、对比度明显，目标与背景的边界清晰2、背景尽量淡化而且均匀，不干扰图像处理3、与颜色有关的还需要颜色真实，亮度适中，不过度曝光
Nginx奇怪的超时110: Connection timed out
很明显是架构问题，nginx本身可能也存在原因，而不是后端，不然另一台nginx就也会爆超时，那么你的2个nginx是做反向代理到后方对吧，你的业务会话超时时间是多少，这个可能要问研发，当nginxA收到数据向后发送代理时，开始进行会话传输，假如说会话超时是10S，断开后，经过5S，数据又到nginxB了，那么先前的会话并没有断开，你再去连肯定会超时，所以解决方案就是看下会话时间还有nginx的会话保持时间是多少，建议改成0或者自己调节，默认记得keepalive_timeout是60，如果架构是一台nginx做反向代理，基本没有这个问题。可能我理解也有不对
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